在我國，印刷品防偽的商業(yè)空間巨大，而數(shù)字水印以其低廉的成本備受青睞。國外IEEE的Transaction及許多國際重要期刊都設(shè)有關(guān)于數(shù)字水印的技術(shù)專刊[1-5],國內(nèi)許多研究人員也以各種不同的形式發(fā)表了自己的研究成果[6-9]。
    數(shù)字水印算法根據(jù)魯棒性強弱程度分為魯棒性水印和脆弱水印兩大類。其中，常見的魯棒性水印算法有：參考文獻(xiàn)[10]中的基于離散小波變換的算法，參考文獻(xiàn)[11]中的基于離散余弦變換的算法；參考文獻(xiàn)[12]中的基于離散傅里葉變換的算法以及參考文獻(xiàn)[13-14]中的基于矩陣奇異值分解的算法等。常見的脆弱水印算法有參考文獻(xiàn)[15]中的LSB算法及參考文獻(xiàn)[16]中的對小波系數(shù)進(jìn)行量化的算法等。
　但是，以上算法在印刷品防偽方面的應(yīng)用并不成功，因為將這些算法應(yīng)用到印刷品防偽中時，印刷過程中的色域轉(zhuǎn)換[17]帶來的誤差將對算法的魯棒性帶來極大的挑戰(zhàn)，而在視頻、音像防偽中魯棒性很好的算法有可能在印刷品防偽中成為脆弱水印，在經(jīng)過印刷后無法檢測。同樣，脆弱水印也存在著相同的問題,使得數(shù)字水印技術(shù)面臨新的挑戰(zhàn)。
   本文針對門票防偽實際應(yīng)用進(jìn)行了研究，在此基礎(chǔ)上提出了一種適用于印刷品防偽的半脆弱水印算法，并以彩色圖像作為原始圖像，對該算法做了大量仿真，最后將該算法應(yīng)用到門票與香煙防偽中，取得了較好的效果。
1 門票防偽原理
1.1 門票防偽對算法的要求
　門票防偽的實際應(yīng)用中，以下問題是必須要考慮的：
　(1)驗票的時間不能太長，要求水印檢測算法應(yīng)該盡可能地簡單。
　(2)從買到票到驗票入場這一段時間內(nèi)，門票會受到各種各樣的損傷。因此要求設(shè)計出來的算法對噪聲攻擊有很強的魯棒性;
　(3)在檢測門票時，采集到的圖像數(shù)據(jù)相對加水印時的圖像會受到旋轉(zhuǎn)、移位攻擊，并有可能受到剪切攻擊。因此要求算法對幾何攻擊的魯棒性極強。
　(4)要能夠快速、準(zhǔn)確地把假票區(qū)分出來。
1.2 印刷與掃描誤差分析
   印刷與掃描是門票防偽中不可缺少的一部分，也會對印刷品防偽技術(shù)帶來影響。
　(1) 印刷的影響
   印刷帶來的影響主要體現(xiàn)在色域轉(zhuǎn)換帶來的誤差以及分辨率改變帶來的誤差。
　在電腦中，圖片的色彩模式默認(rèn)為RGB（R－紅，G－綠，B－藍(lán)）模式，而印刷中卻普遍采用四色印刷的CMYK（C－青，M－品紅，Y－黃，K－黑）模式，其色域比RGB小。因此，彩色圖片印刷時，顏色空間從RGB到CMYK轉(zhuǎn)換，一定會使顏色失真。此外，由于絕大多數(shù)印刷品的分辨率最多能做到375 dpi，而原始圖像可以是任意精度，因此在印刷過程中可能有插值或抽取操作以改變圖像分辨率。
　(2) 掃描的影響
　①采樣誤差：掃描儀分辨率(dpi)決定著掃描儀在圖片每英寸上的采樣點數(shù)。對給定的圖片而言，dpi偏低會導(dǎo)致圖片細(xì)節(jié)丟失，dpi過高則使像素點成幾何級數(shù)增加。
　②量化誤差：采集到的數(shù)據(jù)必定是模擬信號，它通過掃描儀的A/D轉(zhuǎn)換器轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號。模數(shù)的轉(zhuǎn)換必定存在誤差，誤差的大小取決于掃描儀的量化單位。
　③幾何攻擊：由于掃描定位誤差，經(jīng)過掃描的圖片必定受到幾何攻擊。
　除此以外,掃描噪聲也會影響到掃描后的圖片效果。



3.2 無意義水印檢測算法
    無意義水印檢測不會用到未加水印的原圖像，因此是盲檢測算法。其方法如下：

new_M即為檢測到的經(jīng)過排序變換后的水印序列。
    (4)將加入的原始水印序列按照矩陣C進(jìn)行初等變換，即：
   
    然后將new_M′與原始水印序列M求相關(guān)，檢測其相關(guān)值是否大于門限，以判定該序列是否已被二次掃描和印刷。
4 實驗結(jié)果分析與比較
    選取512×512×8、256級色彩的Lean彩色圖像為原圖，嵌入了水印序列，并根據(jù)可能受到的各種攻擊進(jìn)行仿真，以評估該算法在印刷品防偽中的性能。本實驗掃描儀采用方正F5600來模擬印刷過程，打印機采用EPSON ME 1+，打印紙選用照相紙。
4.1 實驗結(jié)果評估
    水印的隱藏性評價如表1所示,各種攻擊測試如表2所示。

    在攻擊中，旋轉(zhuǎn)攻擊是無剪切旋轉(zhuǎn)10°，剪切攻擊是剪掉左上角10％大小的圖像，移位攻擊是向右下方各移動50個像素。由此可見，只要適當(dāng)?shù)剡x取門限，就可以把一次打印、掃描與二次打印、掃描區(qū)分開來。
4.2 與其他算法的比較
    數(shù)字水印中的常見算法分為兩大類，在空域中嵌水印和在變換域嵌水印。絕大多數(shù)的變換域嵌水印的方法并不能抵抗旋轉(zhuǎn)攻擊，如普通的DCT變換、二維小波變換[10-11]等。這對印刷品防偽的應(yīng)用來說是致命的，因為在實際的檢測系統(tǒng)中，有一定的旋轉(zhuǎn)和移位是不可避免的。而一些能抵抗旋轉(zhuǎn)攻擊的變換域方法,如參考文獻(xiàn)[18]中的基于傅里葉變換的方法以及參考文獻(xiàn)[19]中的基于三維小波變換的方法，算法過于復(fù)雜，不能滿足實時性的要求，如表3所示。
　在空域嵌入數(shù)字水印的各種算法中，基于奇異值分解的方法是數(shù)字水印技術(shù)最常見算法之一，但在參考文獻(xiàn)[13-14]的作者所采用的奇異值分解算法中，由于應(yīng)用角度不同，沒有考慮完全無關(guān)的圖像以及未加水印的原圖像會造成檢測設(shè)備漏報的問題，導(dǎo)致漏報的概率很高,如表4所示。

   本文針對數(shù)字水印在票務(wù)防偽應(yīng)用中的特點進(jìn)行了的研究;在魯棒性數(shù)字水印的基礎(chǔ)上設(shè)計了一種半脆弱水印算法,該算法對常見的幾何攻擊有很好的魯棒性，對打印與掃描而言又是半脆弱的。并對以上的算法作了大量仿真，模擬了大量可能的攻擊，以驗證該算法的可行性。由于條件的限制，研究過程主要針對圖像進(jìn)行，其中還有很多不足的地方需要進(jìn)一步完善，如應(yīng)該選擇不同的原始圖像進(jìn)行測試，以及應(yīng)對影響算法性能的細(xì)節(jié)因素進(jìn)行更深入的研究等。
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